OpenAI与DeepSeek，正在把AI竞争引入软硬协同阶段
全球AI竞争正在走向模型与算力的协同，在这方面，OpenAI与DeepSeek分别在美国与中国扮演了最重要的角色。
OpenAI正在打造辐射硬件与软件的万亿美元AI平台。继采购英伟达与AMD芯片，部署10GW与6GW数据中心后，它终于官宣了与博通的合作。这款传闻已久的定制AI芯片，已经秘密设计了18个月，有望在2026年下半年投入使用，并于2029年底全面部署，整体规模高达10GW。
这款AI芯片为推理而生。按照参与该芯片设计的首位核心员工的说法，早在o1正式发布前的几个月内，即进入去年下半年，团队就已开始着手设计。期间，公司的模型团队与芯片团队，以及博通合作团队，就已经紧密协作起来，试图把智能的成本与延迟，一起压向零的边际。
事实上，OpenAI与博通的合作，已经超出了最初的设想。与其说它们在合作开发一款定制AI芯片，不如说它们在合作定制一整套完整的，能够直接塞到数据中心里的算力系统。据双方的声明，OpenAI负责设计芯片和系统整体架构，博通设计端到端的以太网、PCIe和光纤连接解决方案组合。
它还是一套协同创新的方法论，围绕OpenAI生态而生。OpenAI宣称将其“在开发前沿模型和产品过程中积累的经验直接嵌入到硬件中，从而释放更高水平的功能和智能”。博通也称，双方讨论的下一件事，是将算力从芯片的二维空间堆叠到三维空间，并将光学也引入其中。
这背后反映的是OpenAI正在打造一个自我闭环的模型+算力帝国。过去，OpenAI曾几次尝试让芯片厂商围着自己转。GPU紧缺和溢价已经成为了OpenAI的瓶颈；更要命的是，OpenAI越来越绑定在英伟达的CUDA体系内，无法迅速最大化地释放模型性能，也不会符合推理时代的token经济学。
由OpenAI 研究员创建的深度学习编译器Triton，最初兼容CUDA，然后逐步扩展到AMD ROCm等更多架构，让旗下模型能跨硬件运行。微软最初发布Maia 100，宣传的可是专为Azure平台设计，旨在运行生产级OpenAI模型。在初版“星门项目”的蓝图里，OpenAI更愿意使用以太网，希望避免使用InfiniBand。
OpenAI的野心是构筑自己的万亿美元AI商业生态。这次OpenAI开发者日，奥特曼展示了ChatGPT Apps SDK、AgentKit等，相当于要让ChatGPT成为新的操作系统。但当天在接受Stratechery采访时，奥特曼却声称，自己现在花时间最多的地方，是基础设施。
这呼应了Groq创始人Jonathan Ross的最近的观点。谁掌控算力，谁才真正掌控AI，“自己造芯片，并不只是拥有一颗芯片，真正意义是你把命运掌握在自己手里”。
去年初，奥特曼提出的7万亿美元AI基础设施计划遭到所有人的嘲笑与质疑，如今，奥特曼计划在2033年就将算力规模提升到惊人的250GW，差不多就要对应超过10万亿美元资金。
OpenAI的星门计划之上，正在构筑出全球芯片星际舰队：英伟达、AMD、博通、英特尔（通过英伟达），还包括ARM、三星、海力士等。
ARM已经深度介入，为OpenAI与博通的定制AI芯片，开发一款高度适配的专用CPU架构。有意思的是，ARM是软银的子公司，而软银又是OpenAI的股东与客户。软银签下的其中一份订单，就是从OpenAI购买技术，以帮助ARM缩短芯片开发周期。这次OpenAI与博通合作，OpenAI联合创始人Greg Brockman就宣布了AI设计AI芯片这一噱头。
资本市场正在酝酿“内存超级周期”，无论是DRAM、NAND还是HDD，首次同时面临短缺。DRAM是制造HBM的基础，HDD是储存Sora生成的视频的最廉价的储存介质，而NAND的未来将是有望取代HBM市场地位的HBF。OpenAI已经开始与三星和SK海力士合作开发AI芯片内存。
而在中国开启算力生态软硬件协同的关键角色是DeepSeek。此前疯传的《AI 2027》报告，虚构了美国公司OpenBrain与中国公司DeepCent之间的竞争，决定了智能体的未来。它们映射的正是现实世界的OpenAI与DeepSeek，以及各自所引领的AI生态。
DeepSeek创始人梁文锋很早就认为，中国的AI发展缺乏硅谷的软硬件协同生态，“很多国产芯片之所以发展受限，是因为缺乏配套的技术社区，往往只能获得第二手信息。” 没有前沿大模型的协同，闭门造不出好芯片。
自去年以来，DeepSeek对外公布了自己的代码，还在陆续发表的论文里“指导”中国硬件厂商前来适配，设计出未来芯片的架构，包括突破CPU与GPU通信瓶颈与更智能化的互联网络。从魔改PTX到使用UE8M0 FP8 Scale的参数精度，DeepSeek先榨取英伟达GPU算力，再牵引国产算力生态的演进。
近期，DeepSeek-V3.2-Exp更新，作为实验性版本，它不仅探索了新的稀疏注意力机制，也在推动中国算力生态的协同创新与格局演进。该模型的开发，用到了一款“土生土长”的新型编程语言TileLang，将是替代目前主流的OpenAI 领域特定语言（DSL）Triton的有力备选，已经扩展支持多款国产芯片。
该模型发布后，华为昇腾和寒武纪均第一时间宣布完成适配工作，加上海光、昆仑芯、沐曦等的深度适配，意味着国产AI算力生态的软硬件协同，已经进入实战阶段。
尽管DeepSeek目前仍然是一家AGI实验室，但它的技术信仰仍然需要强大的算力支持。可以预见的将来，它会别英伟达GPU；让中国头部芯片厂商同步适配自己，相当于也“掌握了自己的命运”。开源与分享正在成为中国创新的公共品，模型与芯片厂商可以更快速地验证设计方向，尽量减少协同成本。
围绕OpenAI的生态是封闭的。源自这一体系的创新，将会通过硬件合作伙伴，部分或间接地外溢至其他模型层以及应用层企业。但更多的仍然是锁定在OpenAI自己的技术黑箱与价值体系之内。
中国与美国的AI竞争，正在从算力与模型的单打独斗，收敛到软硬件协同的开源与闭源的竞争。狂热的资金仍在继续涌入。在美国，已经从产业资本迈向金融资本下场的新阶段；在中国，无论是芯片还是模型，厂商数量众多，各地建设热火朝天，力争把算力变成生产力。
(来源：新浪科技)
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